概率密度函数的求解

数据挖掘

  

2019-06-19 14:09:25

应用的场景: 现有10000新员工入职,公司的hr想知道新员工的参训人数的比例,而由于某些原因,不能公开所有新员工的信息,现给出了2500个用户的数据,让你计算下新员工的参训人数的比例。 这里我们使用概率密度函数,来解决这个问题,hr给了个限定标准,作为她可以接受的一个计算结果的预期值: 如果计算的结果的概率,在总体点估计量:概率P的[-0.65, +0.65]区间内,就可以接受这个求得的结果 自...

原博主博客:https://blog.csdn.net/u014593570/article/details/75987793 本章学习数据分类的高级技术 贝叶斯信念网络 书上写的比较笼统,初学者可能会看的倒懂不懂的。因此,可以看看我在本章列出的参考文章。  1.1摘要  在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立...

爬虫之抓包教程

数据挖掘

  

2019-07-09 18:47:51

在初学的爬虫过程中,很多人还不知道如何抓包,怎样子抓包才能获取到所需要的信息。为了纪念【宏彦获水】成语初次面世,特地用【百度搜索】写下一篇作者常用工具的抓包教程,以供大家参考。 抓包过程中,一般是 get 的抓包和 post 抓包,其中 get 抓包分为:普通get、带参数get、json抓包,其中 json抓包是重中之重。而post一般是登陆所用,当然也有可能是传参,这里只讲登陆的post,传参...

一、中文分词基础 分词是文本相似度的基础,在数据挖掘中有着重要的地位,在机器翻译,人工智能等诸多领域都会涉及到分词。不同于英文分词,中文没有空格,所以在进行自然语言处理处理前,需要先进行中文分词。中文分词,输入的是一连串的汉字,输出的是分界符。例如:当输入的字符串是“有意见分歧”这几个字时,如果按照“有/意见/分歧”来切分,可以采取如下2种方式表示切...

1.贝叶斯分类 是根据返回的概率大小决定回归对象的一种分类。 常用于新闻推送, 比如读者的行为1(阅读)和0(跳过),依次进行之后的推送。 2.朴素贝叶斯重点内容 理论上我们应该用第三个公式:即联合概率分布,但实际中我们采用的是最后一个边缘概率乘积的方式。 最后一个公式,描述的是独立的an,在w1的情况下,乘积的概率。 argmax函数:取序列中的最大数的索引。比如: 3.什么是条件独立(当G必定...

导入数据 查看数据 Age Attrition BusinessTravel Department DistanceFromHome Education EducationField EmployeeNumber EnvironmentSatisfaction Gender ... RelationshipSatisfaction StandardHours StockOptionLevel To...

线性回归分析用户留存率(引入哑变量) 业务背景:公司有一款工具类产品,核心功能是检索,下个月的KPI之一是提升用户留存率; 思考:如何提升,如何找影响留存率的指标?对于该模块而言,最敏捷的指标就是点击率,那么,我们下个月来追点击率能否为产品的留存率做出较大贡献? 用R语言进行实现,首先我们从CRM系统导出半年的点击率和留存率数据读到R中,具体代码如下: 模型检验结果如下: 检验结果分析:观察检验结...

此部分的内容应该是整个比赛当中最重要的部分:特征工程 好特征即使使用一般的模型,也能得到很好的效果!好特征的灵活性在于它允许你可以选择不复杂的模型,同时,运行速度也更快,也更容易理解和维护。好的特征,即使参数不是最优解,模型性能也能表现很好,因此,不需要太多时间去寻找最优参数,大大的降低了模型的复杂度,使模型趋向简单。模型的性能包括模型的效果,执行的效率及模型的可解释性。特征工程的最终目的就是提升...

使用python模拟百度搜索“data_bug”的博客 下面根据代码一步步带你解释 首先我们需要加载这几个库( selenium),直接import就可以,本人使用Anaconda,里面已经自带含有这个库,不许要另外pip下载。 你需要下载驱动我这里使用的是Chrome浏览器,所以我们下载chromedriver,在网上可以下载到,将这个chromedriver.exe放在...

1.挖掘目标 1)归纳出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型; 2)调用模型进行实时监测 2 分析方法与过程 要剔除不可能存在漏电的大用户,如银行、税务、学校、工商。用电负荷随着时间的变化才有价值,而终端报警存在误报和漏报,而这些数据都能够帮助总结用户窃漏电的行为规律,即通过预处理提炼出描述用户窃漏电特征的相关指标,最终得到建模使用的专家样本数据集,然后开始建模等工作。主要步骤如下: 1...

聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。 与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。 聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将它们划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化,而组间距离最大化。 常用聚类分析算法 算法名称 算法描述 K-Means K-均值聚类也叫快速聚类法...

数据及算法验证说明 短信数据 带标签数据(用于模型训练和测试) 标签域:1表示垃圾短信/0表示正常短信 文本域:短信源文本(进行了一些处理) – 不带标签数据(用于线上模拟) 带标签数据集分割 随机分割,5-fold cross validation 算法验证 精度:Precision/Recall/F1 速度:线上预测时间 系统与展示 GitHub地址:https://github....

数据的类型(Attribute type) 1.Contiue 人的体重身高 2.Discrete 离散型数据,人的个数 3.Ordinal 等级制:ABC 4.Nominal 平行类:红黄蓝 5.String 文本型 注: 比较特殊的是Nominal的数据,因为如果单纯的设为0,1,2,无形之间拉大了第一个和第三个类型数据的距离。 所以,对Nominal数据的处理方法,若数据量较少,可设为: 采...